b. Ảnh hưởng của sản lượng xuất khẩu gạo lên tỷ giá hối đoái USD/VND
3.2 Dự báo bằng mô hình VAR trong EVIEWS
Mô hình VAR(k):
qt = + 1rt-1 + 2rt-2 +…+ prt-p + ut
rt = + 1qt-1 + 2qt-2 + …+ qqt-q + u’t
Trong đó :
q : sản lượng gạo xuất khẩu của Việt Nam thời gian t r : tỷ giá hối đoái USD VND thời gian t
Bước 1: Kiểm tra tính dừng của chuỗi.
Giảthuyết thống kê:{H0: Chuỗi không dừng
H1: Chuỗi dừng
Chọn chuỗi r/Unit root test/Level/Augment Dickey Fuller test
Ta được kết quả: P - value= 0.5345>0.05
H0 không bị bác bỏ, chuỗi r là chuỗi không dừng.
Tiếp tục chọn chuỗi r/Unit root test/ 1st difference/Augment Dickey Fuller test
Ta được kết quả: P – value = 0.0054 < 0.05
H0 bị bác bỏ, chuỗi sai phân bậc 1 của r (d(r)) là chuỗi dừng.
Trong Eviews, chọn 2 chuỗi q, r/Open as VAR/VAR type: Unrestricted VAR/Endogenous Variables: d(r) q/Lag Interval for Endogenous: 1 2
Trong cửa sổ Estimate, chọn View/Lag structure/Lag length criteria/Lags to include:6 được kết quả như sau:
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -783.304 NA 3.44E+08 25.33239 25.401 25.35933 1 -774.522 16.71501 2.95e+08* 25.17811* 25.38396* 25.25894* 2 -772.04 4.563644 3.10E+08 25.22708 25.57017 25.36179 3 -767.698 7.703144 3.07E+08 25.21606 25.69638 25.40464 4 -765.289 4.118397 3.24E+08 25.26738 25.88494 25.50985 5 -764.692 0.982023 3.63E+08 25.37716 26.13195 25.67351 6 -758.343 10.03533* 3.38E+08 25.30139 26.19341 25.65162
Bảng 3.2-1: Kết quả kiểm tra độ trễ
Nhìn vào bảng trên, có thể thấy, độ trễ phù hợp nhất là p=1. Vì vậy, trên cửa sổ
Estimate, chọn Estimate/ VAR type: Unrestricted VAR/Endogenous Variables: d(r) q/Lag Interval for Endogenous: 1 1 được kết quả như sau:
D(R) Q D(R(-1)) -0.02213 0.092611 SE 0.12447 0.1207 Tvalue [-0.17782] [ 0.76730] Q(-1) 0.112701 0.476958 SE 0.11336 0.10993 Tvalue [ 0.99417] [ 4.33888] C -24.9188 262.3649 SE 59.8832 58.0686 T value [-0.41612] [ 4.51819] Bảng 3.2-2: Kết quả tại độ trễ bằng 1
Như vậy, mô hình VAR được chọn là VAR(1), cụ thể như sau:
Q = 58.0686 + 0.092611d(r)t-1 + 0.476958Qt-1 + u’t
r = -24.9118 – 0.02213d(r)t-1 + 0.11336Qt-1 + ut
Bước 3: Kiểm tra mô hình.
Tính ổn định: Trong bảng ước lượng ở trên, chọn View/Lag Structure/AR Roots Graph được kết quảsau:
Hình 3.2-3: Kiểm định nghiệm đơn vị
Hai nghiệm của phương trình đặc trưng đều nằm trong vòng tròn đơn vị, suy ra đây là một mô hình VAR ổn định, có thể dùng để dự báo.
ể đị ệ ả
Giả thuyết thống kê: { H0: Không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc
H1: ó ả ưởđếế ụ ộ
Trong bảng kết quả ước lượng, chọn View Lag structure Granger Causality được bảng kết quả sau:
Biến phụ thuộc: d(r)
Excluded Chi square df Prob.
q 0.988384 1 0.3201
All 0.988384 1 0.3201
Kết quả Không ảnh hưởng
Biến phụ thuộc: q
Excluded Chi square df Prob.
d(r) 0.588752 1 0.4429
All 0.588752 1 0.4429
Kết quả Không ảnh hưởng
Bảng 3.2-5: Kết quả với biến phụ thuộc q
Nhìn vào 2 bảng trên, có thể thấy cả hai biến không có ảnh hưởng đến nhau, nghĩa là hai biến không có quan hệ nhân quả. Vì vậy, mô hình VAR không thể sử dụng trong bài dự báo này. Như vậy, mô hình được chọn cuối cùng là mô hình MA(1) và mô hình dự báo bằng phương pháp phân tích với kết quả dự báo như sau:
Mô hình dự báo bằng phương pháp phân tích:
̂̂ ̂ ̂
Mô hình dự báo MA(1):
KẾT LUẬN
Từ hoạt động nghiên cứu, phân tích và sử dụng phần mềm Eviews 8, nhóm chúng tôi rút ra kết luận sau: Qua kiểm định quan hệ nhân quả thì hai biến tỷ giá hối đoái USD VND và lượng xuất khẩu gạo của Việt Nam của các tháng trong giai đoạn tháng 1/2014 - tháng 9/2019 không ảnh hưởng lẫn nhau nên nhóm chúng tôi không chạy được mô hình Var. Như vậy, kết quả dự báo mô hình MA(1) và dự báo bằng phương pháp phân tích là mô hình được chọn cho việc phân tích và dự báo lượng xuất khẩu gạo trong khảng thời gian từ tháng 10 năm 2019 đến tháng 9 năm 2020.
Thông qua việc thực hiện bài viết, nhóm chúng tôi đã có cơ hội để trau dồi kinh nghiệm và kiến thức của bản thân, biết cách tìm kiếm và xử lý số liệu sao cho những quan sát đó phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, áp dụng được lý thuyết về chuỗi thời gian, các phương pháp dự báo cùng các mô hình, thông qua phần mềm Eviews vào thực tế. tăng khả năng tư duy và nhận biết các phương pháp và mô hình phù hợp cho từng trường hợp dự báo cụ thể.
Với tính quan trọng và cấp thiết của đề tài nghiên cứu, nhóm chúng tôi mong rằng kết quả nghiên cứu của nhóm sẽ được công nhận và sử dụng để đáp ứng nhu cầu dự báo kinh tế, đem lại lợi ích cho các nhà chính sách và nhà xuất khẩu trong nước cũng như được xem như một tài liệu tham khảo cho các nhà hoạch định chính sách. Tuy nhiên với thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế, bài viết còn tồn tại một số hạn chế nhất định. Chúng tôi mong rằng sẽ có những bài nghiên cứu sâu rộng và chi tiết hơn trong tương lai nghiên cứu và dự báo về vấn đề này cũng như mong có được những ý kiến đóng góp từ độc giả đề bài viết của chúng tôi hoàn thiên hơn kể cả về nội dung lẫn hình thức.
Một lần nữa, nhóm chúng tôi xin chân thành cảm ơn ThS. Nguyễn Thúy Quỳnh đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn, giúp chúng tôi hoàn thành bài nghiên cứu này.